This thesis presents tools and resources for the development of applications in Natural Language Processing and Pronunciation Training. There are four main contributions. First, a hybrid grapheme-to-phoneme converter for Brazilian Portuguese, named Aeiouadô, which makes use of both manual transcription rules and Classification and Regression Trees (CART) to infer the phone transcription. Second, a spelling correction system based on machine learning, which uses the trascriptions produced by Aeiouadô and is capable of handling phonologically-motivated errors, as well as contextual errors. Third, a method for the extraction of phonetically-rich sentences, which is based on greedy algorithms. Fourth, a prototype system for automatic pronunciation assessment, especially designed for Brazilian-accented English.

Esta dissertação apresenta recursos voltados para o desenvolvimento de aplicações de reconhecimento de fala e avaliação de pronúncia. São quatro as contribuições aqui discutidas. Primeiro, um conversor grafema-fonema híbrido para o Português Brasileiro, chamado Aeiouadô, o qual utiliza regras de transcrição fonética e Classification and Regression Trees (CART) para inferir os fones da fala. Segundo, uma ferramenta de correção automática baseada em aprendizado de máquina, que leva em conta erros de digitação de origem fonética, que é capaz de lidar com erros contextuais e emprega as transcrições geradas pelo Aeiouadô. Terceiro, um método para a extração de sentenças foneticamente-ricas, tendo em vista a criação de corpora de fala, baseado em algoritmos gulosos. Quarto, um protótipo de um sistema de reconhecimento e correção de fala não-nativa, voltado para o Inglês falado por aprendizes brasileiros.